来源:电子政务 更新时间:2016-01-06摘要：大数据正在成为国家的重要战略资源，已是社会关注的焦点。从大数据的概念入手，界定了大数据概念的内涵、外延，指出政务大数据应用应成为管理的全新阶段。基于国内外政务大数据发展现状，在评述国内外大数据应用发展的基础上，提出中国政务大数据发展需整体性、透明化和服务型三个基本方向，需避免将将大数据等同于数据、共享数据和海量数据三大认识误区，需数据权的恶意使用或过度、大数据带来的信息歧视和互联网公司侵害国家数据主权三大潜在问题。
关键词：电子政务；政务大数据；大数据应用；信息资源；数据
近年来，大数据在全球范围内受到追捧。据国际数据资讯（IDC）公司监测，全球数据量大约每两年翻一番，预计到2020年，全球将拥有35ZB的数据量。据统计，平均每一秒即有200万用户在使用Google搜索，Facebook注册用户超过10亿，每天生成300TB以上的日志数据。同时，传感网、物联网、社交网络等技术迅猛发展，引发数据规模爆炸式增长，大数据时代已经到来。著名的管理和咨询公司麦肯锡（McKinsey）认为，“大数据已经渗透到工业和商业领域的各个方面，成为影响生产的一个重要因素”，大数据的应用涉及经济、文化、教育、医疗、公共管理等各行各业。正是由于大数据的广泛应用及其背后蕴藏的巨大潜力和价值，许多国家纷纷将“大数据”的建设和发展上升为国家战略，积极推动大数据应用的发展。
中国虽已发布《促进大数据发展行动纲要》，将数据定性为国家基础性战略资源，但各级在推动政务大数据应用方面，仍存在不少问题。所谓政务大数据，是指推动大数据应用发展的过程或大数据在公共服务领域的应用实践。本文在评述国内外政务大数据应用发展的基础上，界定了大数据的概念内涵和外延，指出中国政务大数据应用发展的方向及应避免的认识误区和需的潜在问题。
一、大数据的概念内涵及其外延
对于大数据概念的界定，目前尚无统一的认识。由于所从事学科领域的差异，国内外学者对“大数据”有不同的看法。一些学者从计算科学角度出发，认为大数据是指无法在可的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行、获取、管理、处理和服务的数据集合。[1]还有学者从信息资源的角度出发，指出大数据是具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[2]而近年来，从事社会科学领域研究的学者认为，大数据的概念内涵不应仅仅局限在技术层面：大数据可以定义为在合理时间内采集大规模资料、处理成为常规使用者更有效决策的社会过程。[3]基于现有学者对“大数据”的研究，本文从大数据的内涵、外延出发，分别作界定（参见图1）。
图1大数据概念的内涵及外延
从概念内涵来看，大数据是指海量数据，泛指大规模或超大规模的数据资源集合。与传统数据相比，大数据具有新的特点，现可概括为“5V”，即Volume（数据规模大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型多）、Value（价值密度低）、Veracity（数据准确性低）。
从概念外延来看，大数据还具有如下三个层面的含义：
一是指一种新型的研究方法或发现新知识的分析技术。这是因为大数据不仅强调数据量大，更重视海量数据背后的价值信息。从本质上说，大数据是应对人类数据量剧增挑战而产生的一种新技术。据统计，全球约90%的数据产生于最近两年间，目前每天新增数据量达到2.5TB。[4]IDC的预测则指出，2011年全球数据总量约1.8ZB，到2020年则将激增到40ZB，其中文本、视频、图片等非结构化数据占比将达到75%。面对这样一个全球数据的爆炸性增长，没有一套全新的数据处理和分析技术是无法想象的。
二是指由数据驱动的新型决策机制。Gang-Hoon Kim等认为，大数据技术属于第五代决策分析技术。[5]在大数据时代，小到商业机构的营销分析，大到公共领域的决策，越来越多地依靠数据作出。这种基于数据驱动的新型决策机制，表明了大数据不仅仅是一种技术，更是一种创新和模式创新。如美国沃尔玛连锁超市因“啤酒与尿布”的购物篮数据分析而获得大量利润，美国总统奥巴马依靠竞选团队的数据分析而作出的竞选决策等，都是大数据时代由数据驱动决策的经典案例。
三是指数字时代下的新型治理模式。大数据不仅仅是管理的一种新手段或新工具，它还将带来管理的一个全新阶段。随着大数据在管理和社会生活的深入，部门内部及其与社会的关系将被重新建构。技术、组织、关系和行为的再造全新的管理模式的出现，这种新的管理模式就是数字时代的治理。[6]这种创新的治理模式不只是内部自身的数字化变革，还将是广泛深远的社会变革和管理方式的创新。[7]从这个层面看，由大数据应用带来的数字治理模式创新将成为管理的全新阶段。Amanda Clarke等认为，在过去的100年间，机构设置经历了三种模式（参见图2）。[8]
图2行政管理的三种模式
首先是韦伯模式，其基本特征是基于书面文献和大规模科层级结构的控制模式。[9]在这一模式下，信息化致力于社会集成，即办公自动化，获取和掌握数据资源的能力较弱。从20世纪60年代开始，韦伯式机构开始面向数字化转型，但其数据主要来自内部业务运转，是一个封闭和不透明的系统。在韦伯式结构中，很少使用数据来理解的想法，并为政策制定提供依据。
自20世纪80年代到21世纪初，新公共管理（NPM）模式成为管理的主要模式，该模式强调大型部门的解构，引入机构间竞争机制以及业务线管理机制等。[10]在这一模式中，信息技术在最初被用于更好地传递服务之后，也逐渐被边缘化了，因为激进的NPM理论认为信息技术技能应当剥离给外部服务供应商。[11]由于IT部门被外包出去，甚至在某些情况下被私有化，使用服务所产生的数据被计算机服务商所拥有，从而与服务供给脱节。且由于担心招来不必要的审计，这些服务提供商往往选择雪藏这些数据，而不是将其反馈到决策过程之中。[12]这些情况的出现，实际上导致NPM模式下的机构既不了解也不了解他们自己。
自2000年以来，一种新的公共管理模式——数字时代治理（Digital-Era Governance，DEG）模式出现。[13]这种模式将数字化技术置于机构层级的核心，恢复了被NPM模式所阻隔的“—数据流”。DEG模式的基础有三，即对纸质和基于电话的信息系统的完全数据化，以用户为中心的服务一体化，以及对碎片化机构的重组与整合。在DEG模式下，将跨层级的数据管理从原先的私人部门管理转移到集中化的“智能中心”模式，这种模式类似于沃尔玛的大数据仓库管理模式，比原来的数据管理模式有效得多。大数据的兴起，正好与管理模式的这一变革遥相呼应。
二、国内外政务大数据发展现状
由于“大数据”的广泛应用以及“大数据”蕴藏的巨大潜力和价值，许多国家纷纷将“大数据”的建设和发展上升为国家战略。2012年3月29日，美国正式发布了《大数据研究和发展》（Big Data Research and Development Initiative）[14]，该书中提到，大数据计划的实施，旨在帮助美国获得从海量复杂数据集中萃取知识的能力，借此提高国家应对急迫挑战的能力。这一计划类似于过去美国在高性能计算和互联网等领域的战略性投入，并旨在推动国家在科学研究、教育和等领域的能力提升。该书的发布，标志着大数据已经上升成为美国在计算服务领域的国家战略。英国、、新加坡、日本、韩国等国家纷纷推出了以、融合、创新为特征的新一轮信息技术推进政策。如英国所宣布的一项价值1.89亿英镑的“大数据”发展计划，意在推动“大数据”在商业、医疗、农业和科学研究等方面的应用；法国发布的“数字线图（Digital Roadmap）”，计划投资1000余万欧元用于支持包括大数据在内的7个尖端领域的研究；发布“公共服务大数据战略”，以推动公共行业利用大数据分析进行服务等。2011年9月20日，美国、英国、挪威、墨西哥、印度尼西亚、菲律宾、巴西、南非等八国发起成立“联盟”，发布了《宣言》，目前全球已经有超过60个国家加入该联盟，贴近互联网、开发大数据、全社会已经成为当前发达国家政务信息化的主流声音。
相较而言，国内对于大数据的研究起步较晚。始于1993年国家自然科学基金会成立的“大数据共享联盟”，以搜集和展示大数据的研究开发为主。自1999年起，“第三届亚太地区知识发现与数据挖掘国际会议”“Hadoop与大数据技术大会”和“大数据共享联盟”等才开始开展有关大数据研究和开发的促进工作。[15]2008年，“计算社区联盟”（Computing Community Consortium）在《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建性突破》报告中详尽阐述了大数据对社会治理的推动作用，以及潜在的商业价值。[3]直到2013年，维克托·迈尔-舍恩伯格的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书才掀起国内的“大数据”热潮。自2013年以来，大数据、互联网、云计算等新兴产业得到了中国的高度重视。李克强总理在2014年《工作报告》中明确提出，要设立新兴产业创业创新平台，在大数据、云计算等方面赶超先进，引领未来产业发展。国务院常务会议多次专题研究部署推进互联网、大数据等新兴产业的快速发展，科技部、发改委、工信部等部委在科技和产业化专项中对新一代信息技术给予重点支持，在推进技术研发方面取得了积极效果。在国家层面的积极鼓励和下，各地高度重视互联网、大数据、云计算等新兴产业发展。2014年2月，广东省率先提出设立广东省大数据管理局，并正式公布了《广东省大数据发展规划（2015-2020年）》，为大数据产业发展注入了强大动力。上海、等地率先推出了数据资源共享网络平台，整合本地区数十个部门的政务大数据资源，向全社会共享，为企业和个人开展政务信息资源的社会化开发利用提供数据支撑。贵州省提出建设“云上贵州”计划，并力争成为全国首个基于云计算建成省级数据共享平台的省份。重庆、、陕西、湖北等地都提出建设大数据和云计算产业的计划，力图将新兴产业培育成本地的支柱产业。2015年4月，国家发改委在部委中首家专门成立了大数据分析中心——国家发改委互联网大数据分析中心，全面支撑国家发改委宏观调控和重大决策，这标志着中国大数据产业已经开始进入应用深化的全新阶段。
三、政务大数据需的三个基本方向
（一）整体性
整体性强调内部须实现机构、部门、专业、层级等之间的协调整合，以更好地解决需求，避免因内部矛盾冲突而造成的公共服务效率低下。Michael Milakovich指出，单一数据源已越来越难以满足应对很多政策领域日益复杂问题的需求，未来将会出现越来越多跨数据集的联系，且在数字时代，治理的关键在于整合多数据源的公共管理模式，因此，推动政务大数据应用首先应整体性方向，推动间的数据共享与业务协同。[16]在英国，曾有报道称，由于缺乏跨部门沟通，当地部门和医院系统推进的一个分享犯罪数据的项目最终宣告失败。[17]相比商业机构而言，在推进大数据方面所面临的挑战更加尖锐，因为他们必须在遵从安全性和相关法规的前提下，不断打破部门孤岛来推进数据的集成。[5]部门不仅要应对多数据源和不同格式数据的集成分析等大数据领域通行问题，还要面对很多部门特有的挑战和问题。但对推进政务大数据应用而言，无论是对自身监管行为所产生的大数据，还是对在社交或其他网络平台上所产生的行为数据进行采集和分析，都可能促进机构中跨层级的“智能中心”的建立。如在美国“9·11事件”以后，借由之名，开始强力推进跨部门电子数据共享。如美国国土高度强调跨部门数据的互操作性，并应用多种技术手段促进数据在市政部门、社区、医院、供血站、避难所等各类机构之间的顺畅流动。此外，美国在环保、交通、医疗和公共安全等领域的信息共享也取得了良好成效。
（二）透明化
R. C. Joseph等认为，大数据分析技术的使用，能够大大提升服务的效能。[18]大数据能够提升电子的效率和效果，并促进其进一步演化为透明（transformational government，t-government），这被认为是电子的最终演化阶段。[19]大数据应用建立在掌握数据的基础上，以海量数据为前提，政务大数据的发展往往离不开数据，这使得的透明度大大提高。纽约大学院教授贝丝·诺维克（Beth Novick）表示，数据的可以让人员和一起参与进来，解决无法完成的、棘手的问题，更广泛地发挥力量，借助大数据平台更好地进行社会管理。随着组织的行为及其与的交互越来越数据化，在自身内部系统中产生的各类大数据也为透明性建设提供了巨大潜力。在推进政务大数据应用中，的监管方式应不断创新，更加透明。在最极端的情况下，如果我们可以设想一个机构像那样完全进行数字化运作，那么通过下载其所有的编辑历史就可以提供该“组织”的所有完整的交互记录，从而提供了一种迄今为止难以想象的机会去理解其治理安排。[20]随着组织越来越“成为”一种前台的网络存在和后台的信息处理系统，大数据也将更有力地促进上述整体性的最终形成。
（三）服务型
大数据可以促进公共服务水平的提升，有利于服务型的建立。M. R. Rajagopalan等[21]指出，在大数据时代，可以更好地参与到工作之中，与分享信息，形成和共同参与的政务决策机制。[22]社会可以通过社交、公开出版物、博客等渠道分享他们的意见，大数据分析技术可以处理这些非结构化数据，并将更好的服务和方案传递给所需的客户群体。因此，在大数据背景下，任何都可以藉由政务大数据的采集、分析和利用，不断推动优化自身运作流程和服务效能。而且，政务大数据分析是理解行为、解释政策与公共服务优劣的良好手段，也是决策者理解需求与偏好的工具，以更好地理解人们对于参与的积极性，对立法变动的态度[8]，以及对公共服务的需求。美国国税局（IRS）曾经重新设计其纳税申报流程，并应用大数据技术手段来提高对纳税欺诈和纳税不遵从行为的自动监测。在美国，随着各个机构对于大数据分析的应用，在处理自身事务时将花费越来越少的精力。此外，大数据还可有效改进绩效管理方法，促进公共服务的提升。Michael Milakovich指出，以往部门的绩效管理往往是滞后的，因为其主要依赖一些事后的指标来评估工作的效果。[16]未来，管理部门应当更多依靠实时性数据来提升管理效能。
四、政务大数据需避免的三大认识误区
（一）将大数据等同于数据
由于目前尚无对“大数据”的标准界定，部门对大数据的认识存在混乱，有将数据等同于大数据，有将任何“大”的数据集的发布都当作是大数据。但事实上，很多数据只是离散的“小数据”，并不具备大规模、未经处理和非结构化等大数据的基本特征，且很多通过数据机构发布的在线数据集仅仅是一个可用的样本集。同时，虽然数据对于促进政务大数据应用意义很大，但当数据仅仅是由于上级部门的指令要求，并对部门本身工作并没有任何回馈时，数据项目就会缺乏可持续性。考虑到数据并不是不需要成本（公务员需要花时间去收集这些数据，并发布出去），在看不到任何收益的情况下，将其维持下去会很困难。在和英国，已经有表明，数据项目的可持续性受到了，有些官员将数据描述为仅是由一小群爱好者推动的“桌角项目”。以美国的data.gov门户网站为例，其在2012年包含有378529个原始空间数据集、1264个APP和236个开发APP。然而，到2014年，该网站的数据集事实上已经下降到了108606个，且各种APP的数量也有所下降。这实际上也是因为网站数据集的可用性不佳造成的。[23,24]此外，为了便于开发者和分析者能够不受数据格式而处理数据，数据集都是以原始格式发布的，这将影响数据的获得和使用。由于编码缺乏一致性，这些数据在没有电脑归纳的情况下非常难以理解，从而难以得到真正有效应用。可见，在推动政务大数据应用中，不能简单地将大数据等同于数据。
（二）将大数据等同于共享数据
Gang-Hoon Kim等对美国、英国、荷兰、、新加坡、日本、韩国、等发达国家的24项大数据应用进行了统计分析，发现目前发达国家大数据应用与商业领域大数据应用相比，规模还有很大距离；且目前大部分大数据应用的对象仍以结构化数据为主，较少采用实时、动态、半结构化甚至非结构化数据。[5]这在中国政务大数据应用中也较为常见。据调查，目前很多地方建设的大数据平台，仅仅是过去共享数据平台的“翻版”。推动大数据平台建设的首要目的不是推动大数据应用，而是统一信息基础设施，实现各部门数据的互联互通。然而，大数据不仅仅是自身的业务数据，在当今社会，有大量对治理有意义的大数据源，如金融、电商、医疗、社交等，并不完全由自身掌握。在推动政务大数据应用中，应逐步整合外部数据资源，建设国家层面的大数据中心，形成更加完善的治理决策支持体系，以在数据整合的基础上实现服务整合。以Centrelink国家数据中心的建设为例，全国各地的Centrelink与数据中心直接联网，联邦、州、当地的服务机构，如税务部门、金融机构、等，也与数据中心实现联网共享；Centrelink在多种服务渠道的后台，借助信息通信技术将业务流程、服务、网络和资源进行优化整合，便捷、高效地为提供一体化的服务。
（三）将大数据等同于海量数据
随着大数据在中国的不断发展，各个地方都开始兴建大数据中心，但对于大数据中心的建设，更多地还停留在“建机房、上设备、堆数据”的阶段，忽视了大数据强调的是对数据的分析和应用。对于政务大数据的推进或大数据中心的建设，首先应有周密、严谨、细致的数据目录体系顶层规划，建立统一的数据资源目录体系、数据标准体系、数据质量审计体系和业务系统数据共享交换体系等；其次要有可对比、可回溯、可审计的数据质量管理体系，保障数据采集获取的可持续性，避免“数据陷阱”；再者，要有精通数据挖掘和业务建模的数据科学家队伍，从政务应用需求出发，做好潜在数据价值的挖掘与应用。此外，当前不少学者还未真正认识到大数据价值，认为海量数据无法获得，且大数据只是一种暂时性趋势。殊不知，大数据虽指海量数据，但并不是“全数据”，而是数据资源总量不断增长的状态，且从“大数据”中挖掘出有价值信息才是大数据应用的关键。
五、政务大数据需的三大潜在问题
（一）数据权的恶意使用或过度
随着大数据应用的不断推进，数据开始被视为重要的战略资源，“世界经济论坛”报告曾指出大数据为新财富，价值堪比石油。在领域，数据的所有权是一种新的源泉。围绕原始数据的占有权和发布权的斗争将成为一个持久性的议题。一个不可否认的事实是，意识形态的倾向性总是会影响对客观事实的调查，并且对决策过程产生导向作用。当前，数据权被的案例普遍存在。如针对网站数据不准确问题，2001年美国颁布了《数据质量条例》（Data Quality Act），允许私人团体对部门所发布信息的准确性提出质疑。很多反对美国环保政策的商业团队就经常利用这一条款来拖延环保监管工作的执行。这条法律变成了监管工作的一个巨大障碍，因为它经常被用来拖延那些必要的监管工作的正常开展。在推进政务大数据应用中，应数据权的恶意使用或过度使用。
（二）大数据带来的信息歧视
大数据技术为基于的未来趋势预测提供了一种可能，但同时有可能会带来公平和的问题。Michael Milakovich指出，在政务大数据应用中，数据挖掘阶段最有可能引发对隐私权的侵害。[16]尽管作为一种提升公共服务传递的重要手段，数据挖掘本身的意图是好的，但由收集和分析个人数据，不可避免地会引发对问题的争论。很多正在失去对的信任，其中部分原因就是机构拥有太多对个人数据的获取手段，而相反对个人数据的手段却太少。另外一个政务大数据应用的障碍来自伦理上的挑战，数据“可被获取，并不代表使用它就是的”[25]。大数据技术为基于的未来趋势预测提供了一种可能，使得社会科学的研究可以做到像自然科学研究一样的精准、量化、客观。大数据可以用于预测未来，人们可以基于大数据构策制定的概率模型，分析未来可能会发生什么，但这些模型会带来公平和的问题。举例来说，通过应用大数据技术，我们可以识别一些犯罪的“热点”区域，就可以在犯罪发生之前更好预知其发生规律，而生活在这些区域的人将会因此而比其他地方的人面临更高的被率。[26]
（三）互联网公司侵害国家数据主权
由于中国数据产权的立法滞后，且在国家层面缺乏采集相关数据资源的统一规划，使得当前与国家经济、密切关联的数据较少掌握在手中，而如阿里、百度、腾讯、小米等互联网公司所掌握的数据资源较为丰富，且与国家经济社会运行关系密切。以阿里为例，已将数据化作为该公司三大战略之一，其所掌握的大数据资源与中国之间的关联，是建立在阿里的数据覆盖面和数据累积深度的基础之上的。目前，阿里旗下淘宝的注册用户就接近5亿，从而支撑起阿里的消费者数据、制造业数据和供应商数据。至2013年底，阿里旗下的支付宝实名用户已近3亿（其注册账户早在2012年底即已突破8亿），并成为全球最大的移动支付商；而截至2014年6月30日，创立仅一年的余额宝用户已超过一亿，差不多是股市开市20多年后中国股民的两倍，支付宝和余额宝共同支撑起阿里的金融数据。马云说其未来进军的领域是医疗和文化事业，届时又会形成阿里关于中国人的体质健康生理数据和心理意识数据。这些数据通过云计算进行挖掘之后，对的价值会远远超出国家保密局所保密的信息价值。[27]为此，推进政务大数据应用，必须要互联网公司对国家数据主权的侵害。
六、结语
Gang-Hoon Kim等指出，国家主导是政务大数据发展的根本动力。[5]发达国家的大数据项目都有着相似的目标导向（如公共服务的平等性和可获取性、对公共事务的更好参与、透明性等等）。政务大数据应用发展的主要关注点集中在安全性、速度、互操作性、分析能力和竞争人才等方面。当然，每个国家的都有其优先主导的方向，以及基于自身特殊的机遇与挑战（如美国的和健康问题，日本的自然灾害，以及韩国的国防事业等等）。[28]
中国在推进政务大数据应用的过程中，应从中国实际出发，出台切实可行的大数据发展供给政策。
参考文献略。
基金项目：国家发展委重大问题软科学研究项目“大数据与重大政策评估研究”。
作者简介：
于施洋（1974—），男，博士，副研究员，国家信息中心信息化研究部副主任，国家发改委互联网大数据分析中心执行副主任，研究方向：信息化战略、电子政务规划。
王建冬（1982—），男，博士，副研究员，国家信息中心信息化研究部大数据分析处副处长，国家发改委互联网大数据分析中心主任助理，研究方向：网络用户行为与信息服务创新。
童楠楠（1989—），女，中国人民大学信息资源管理学院博士研究生，国家信息中心信息化研究部助理研究员，国家发改委互联网大数据分析中心合作交流部主任，研究方向：信息服务创新。
推荐：